Wie lassen sich zwei Datenproben mit R zu vergleichen

R bietet zwei Standard-Tests für zwei Gruppen mit numerischen Daten zu vergleichen: die t-Test mit der t.test ()

Funktion und der Wilcoxon-Test mit dem wilcox.test () Funktion. Wenn Sie wollen, dass die zu verwenden t.test () Funktion, müssen Sie zunächst überprüfen, unter anderem, ob beide Proben normal verteilt sind. Für den Wilcoxon-Test, ist dies nicht notwendig.

Wie zu verwenden Wilcoxon-Funktion des R für anormal verteilten Daten

In einigen Fällen weicht Ihre Daten erheblich von Normalität und Sie die nicht verwenden können, t.test () Funktion. Für diese Fälle haben Sie die wilcox.test () Funktion, die sie in genau der gleichen Weise verwenden, wie im folgenden Beispiel gezeigt:

> Wilcox.test (Temp ~ activ, data = beaver2)

Dies gibt Ihnen die folgende Ausgabe:

 Wilcoxon-Rangsummentest mit Kontinuität correctiondata: temp von activW = 15, p-Wert lt; 2.2E-16alternative Hypothese: true Lage Verschiebung ist nicht gleich 0

Auch hier erhalten Sie den Wert für die Teststatistik (W in diesem Test) und einem p-Wert. Unter dieser Informationen lesen Sie die alternative Hypothese, und das unterscheidet sich ein wenig von der alternativen Hypothese eines t-Tests. Der Wilcoxon-Test wird geprüft, ob das Zentrum Ihrer Daten (die Lage) unterscheidet sich zwischen den beiden Proben.

Mit diesem Code, führen Sie den Wilcoxon-Rangsummentest oder Mann-Whitney-U-Test. Beide Tests sind völlig gleichwertig, so R keinen separaten Funktion für Mann-Whitney-U-Test enthalten.

Wie zu verwenden R-T-Test-und Wilcoxon-Test zu Test Richtung

Mit der grundlegenden T-Test-und Wilcoxon-Test, testen Sie, ob die Proben unterscheiden, ohne auf welche Weise angeben. Statistiker nennen das eine zweiseitigen Test. Stellen Sie sich vor Sie wollen nicht wissen, ob die Körpertemperatur zwischen aktiven und inaktiven Perioden unterscheidet, aber ob die Körpertemperatur ist während inaktiver Perioden niedriger.

Um dies zu tun, müssen Sie das Argument Alternative angeben entweder in der t.test () oder wilcox.test () Funktion. Dieses Argument kann drei Werte annehmen:

• Standardmäßig hat sie den Wert 'Two.sided', was bedeutet, dass Sie den Standard zweiseitigen Test wollen.

• Wenn Sie testen möchten, ob der Mittelwert (oder Position) der ersten Gruppe niedriger ist, geben Sie den Wert 'Weniger'.

• Wenn Sie, ob das Mittel zu testen wollen, ist größer, geben Sie den Wert 'Größer'.

Wenn Sie die Formel-Schnittstelle für diese Tests verwenden, werden die Gruppen in der gleichen Reihenfolge wie die Stufen des Faktors bestellt Sie verwenden. Sie haben zu wissen, dass zu berücksichtigen, welche Gruppe wie die erste Gruppe zu sehen ist. Wenn Sie die Daten für beide Gruppen als separate Vektoren geben, ist der erste Vektor die erste Gruppe.